目的本研究通过监测和研究重症监护室(Intensive Care Unit,ICU)内进行机械通气(Mechanical Ventilation,MV)患者呼吸机管道中的冷凝水,分析呼吸机管道中冷凝水最容易出现污染的时段,并探讨分析引起呼吸机管道中冷凝水被污染的影响因素,进而为临床医护人员制定控制冷凝水被污染的措施和方法提供理论参考依据。方法本研究选取2014年9月至2015年10月在锦州市中心医院ICU进行机械通气(MV)且时间大于12小时的86例病人为研究对象。在研究对象使用呼吸机后的不同时间点,分别为4h,8h,12h时对呼吸机进气管道积水瓶中的冷凝水进行采集并进行细菌培养。与此同时采用相关仪器测量12h的4个相关指标,包括管道中湿化后气体温度与病室温度的差值(简称温度差)、管道长度、每分钟通气量(Minute Ventilation,VE)和呼吸机湿化后气体达到患者鼻腔时的相对湿度(简称气体相对湿度)。利用统计学软件SPSS17.0对三个时间点冷凝水被污染例数进行统计,并进行卡方检验,找出冷凝水最容易出现污染的时段;对以上4个因素进行相关分析和多重线性回归分析,建立回归模型,探讨影响冷凝水被污染的相关因素。结果1.不同时间点呼吸机管道中冷凝水被污染情况比较(1)机械通气患者使用呼吸机后的4h、8h、12h 3个时间点,管道积水瓶中的冷凝水均发生了污染,被污染率分别为7.0%、62.8%、75.6%;3个时间点的冷凝水被污染率对比,差异有统计学意义(?2=91.654,P<0.05)。(2)3个时间点冷凝水被污染率的两两比较:8h的冷凝水被污染率(62.8%)高于4h的冷凝水被污染率(7.0%),差异有统计学意义(?2=58.971,P<0.017);12h的冷凝水被污染率(75.6%)高于4h的冷凝水被污染率(7.0%),差异有统计学意义(?2=83.494,P<0.017);而12h的冷凝水被污染率(75.6%)虽高于8h的被污染率(62.8%),但无统计学差异(?2=3.300,P>0.017)。2.呼吸机管道中冷凝水被污染程度与影响因素的相关分析呼吸机管道积水瓶中冷凝水被污染程度与管道中湿化后气体温度与病室温度的差值(温度差)、管道长度、每分钟通气量和气体的相对湿度间均存在相关性(P<0.05),相关系数分别为0.728、0.338、0.637和0.717。3.呼吸机管道中冷凝水被污染程度与影响因素的回归分析多重线性回归分析结果显示湿化后气体温度与病室温度的差值(温度差)、每分钟通气量和湿化后气体相对湿度是呼吸机管路中冷凝水被污染程度的预测因素;回归模型为Y?=-69.938+9.092X1+5.721X2+0.870X3(X1=温度差,X2=每分钟通气量,X3=气体相对湿度),该模型有统计学意义(F=35.519,P=0.000)。结论1.机械通气患者使用呼吸机后的4h~8h是呼吸机管道中的冷凝水最容易出现污染的时间段,护理人员应该在患者上机后冷凝水易被污染时段之前及时倾倒管道中的冷凝水,首次清理管道中冷凝水的时间最好不要超过上机后的4h。2.管道中湿化后气体温度与病室温度的差值(简称温度差)、管道长度、每分钟通气量和气体相对湿度是影响冷凝水被污染程度的4个相关因素,临床医护人员在临床实际工作中应综合考虑,并从以上4个因素着手控制冷凝水被污染程度。3.呼吸机管道中冷凝水被污染程度的预测因素包括湿化后气体温度与病室温度的差值(温度差)、每分钟通气量和气体相对湿度。其中回归模型显示在其他因素一定且相对不变的情况下,如果温度差越大、每分钟通气量越大和气体相对湿度越大,管道中冷凝水被污染的程度就越重。